Kurzinfo Nr. 7: KI trifft auf Analytik
In diesemKurzfassungDan Valente ( @Daniel_Valente ), Scott Allen ( @scott_allen ) und Kristen Slappey ( @kristen-slappey ) untersuchen die sich ständig weiterentwickelnde Schnittstelle von künstlicher Intelligenz und Analytik und gehen der Frage nach, wie JMP seinen besonderen Vorsprung behauptet.
Die Diskussion, die auf den Erkenntnissen des JMP-Nutzers David Meintrup basierte, verdeutlichte, dass der nahtlose und bewährte Workflow von JMP einen klaren Vorteil gegenüber dem umständlichen Hin und Her herkömmlicher KI-gestützter Abfragen bietet. Unter Einbeziehung von Anderson Mayfields Perspektive auf die Datenaufbereitung bestätigte das Team, dass JMP zwar hervorragende Arbeit bei der Aufbereitung komplexer Daten leistet, sein wahrer Wert aber in der Unterstützung der anschließenden explorativen Datenanalyse liegt. (Lesen Sie die vollständigen Artikel von Meintrup und Mayfield in der nächsten Ausgabe von JMP Foreword, die im Oktober erscheint.)
Ausgehend von diesen Kundenperspektiven und der Produktphilosophie konzentrierte sich das Gespräch darauf, sicherzustellen, dass KI menschliche Fähigkeiten ermöglicht, anstatt statistische Intuition zu ersetzen. Dabei wurde insbesondere betrachtet, wie Innovationen wie JMP LearnBot diese Mission unterstützen.
Wenn Sie Fragen zum Chat haben oder tiefer in die Materie einsteigen möchten, hinterlassen Sie einen Kommentar unter diesem Artikel oder wenden Sie sich direkt an Valente, Allen oder Slappey.
Wenn Sie einen Vorschlag haben, teilen Sie uns Ihre Ideen für zukünftige Quick Take-Themen bitte über das Feedback-Formular mit. Den Link dazu finden Sie auch im Bereich „Hilfreiche Links“ auf der Startseite. Alle Quick Takes finden Sie hier: Seite „Unternehmens-Updates 2026“ .
Erkunden Sie das Gleichgewicht zwischen KI-Automatisierung und menschlicher Erkenntnis und beleuchten Sie dabei Kundenperspektiven, die Produktphilosophie und die Rolle von JMP LearnBot.
Betreff: Kurzer Überblick #7: KI trifft auf AnalytikDas ist wirklich spannend! Hier ist der Link, über den Vertriebsteams ein Kundengespräch mit dem Produktmanagement anfordern können (falls Kunden mehr über die Roadmap und die neuesten KI-Entwicklungen erfahren möchten), den Scott und Dan erwähnt haben: https://jmpdiscovery.atlassian.net/wiki/spaces/SALESENABLEMENT/pages/570655157/Product+Management+Customer+Engagements+PMCE
Betreff: Kurzer Überblick #7: KI trifft auf AnalytikHier ist der Blogbeitrag, den wir in der Präsentation erwähnen: https://community.jmp.com/t5/JMPer-Cable-Blog/An-infrastructure-that-allows-organizations-to-implement-AI-on/ba-p/964862
Betreff: Kurzer Überblick #7: KI trifft auf AnalytikIch liebe diese kurzen Einblicke! Es war toll, mehr darüber zu erfahren, wie wir den Einsatz von KI in unserem bereits fantastischen Produkt angehen.
Betreff: Kurzer Überblick #7: KI trifft auf AnalytikVielen Dank für den Blogbeitrag. Ich nutze ihn heute als Nachbereitung eines Treffens von Anfang der Woche.
Betreff: Kurzer Überblick #7: KI trifft auf AnalytikDanke für eure Kommentare, Dan, Kristen und Scott. Hier noch ein paar „Ja, und“-Anknüpfungspunkte:
LearnBot ist großartig und war unser erster erfolgreicher Ausflug in die Welt der KI. Seine einfache, leistungsstarke Chat-Oberfläche eignet sich perfekt für allgemeine Fragen zu JMP. Es hat jedoch zwei wesentliche Einschränkungen:
1. LearnBot benötigt eine öffentliche Internetverbindung. Wir und unsere Kunden sollten LearnBot nicht mit vertraulichen Fragen oder Daten abfragen.
2. Obwohl Sie LearnBot JSL-Code generieren und diesen per Copy-Paste in einem JMP-Skriptfenster ausführen können, wird diese Vorgehensweise dringend abgeraten. LearnBot erzeugt in 35–40 % der Fälle JSL-Fehler und bietet keinerlei Schutzmechanismen für den JSL-Code.
Wichtigste Hinweise zum Assistenten:
Nach einem Jahr intensiver Forschung und Entwicklung sowie der schnellen Reaktion auf unzählige Rückmeldungen konnte die Fehlerrate in der neuesten Version des Assistant auf 5 % gesenkt werden, indem Dokumentenabruf und automatische Korrektur genutzt wurden. Zusätzlich beinhaltet die neue Version eine JSL-Sicherheitsprüfung mit Blockierung und Kennzeichnung.
Neben JMP CustomGPT (dem gleichen öffentlichen Anbieter wie LearnBot) bietet Assistant eine umfassende Auswahl von 20 LLM-Anbietern, die Sie selbst einbinden können, um sich auf sichere Weise in jedes KI-fähige Software-Ökosystem zu integrieren.
- Der Assistant verfügt über einen neuen Auto-Modus, der automatisch erkennt, ob Sie eine Frage stellen oder eine Aufgabe in JMP mit generiertem JSL ausführen möchten, und der strenge Sicherheitsprüfungen beinhaltet.
Der Chat des Assistenten besticht durch modernes Design und interaktive Funktionen mit bearbeitbaren, verschiebbaren und löschbaren Karten. Sie können sowohl im Hauptfenster als auch direkt in den Daten- und Berichtsfenstern von JMP chatten.
- Viele Kunden erkennen die umfassende und leistungsstarke Funktionalität des Assistant und einige prüfen derzeit dessen Eignung für einen breiten Einsatz.
Übrigens sind sowohl David Meintrup als auch Anderson Mayfield Fans von Assistant.
Wenn Sie in JMP sicher und mit natürlicher Sprachausgabe mit Ihren Daten arbeiten möchten, probieren Sie den Assistant aus. Die neueste Version finden Sie hier (noch nicht im Marketplace veröffentlicht): https://jmpdiscovery.atlassian.net/wiki/spaces/JMPPRODMGMT/pages/2710175789/Assistant+Feedback+Page
Bitte geben Sie uns weiterhin Feedback zum Assistant; es gab zwar mitunter Kontroversen, aber insgesamt ist es hervorragend!
Betreff: Kurzer Überblick #7: KI trifft auf AnalytikIch denke, ich kann die aktuellen Leitprinzipien für KI in JMP bestätigen. Aufgrund meiner mangelnden Englischkenntnisse kann ich die folgenden drei Details jedoch nicht vollständig erfassen. Da ich Tester bin und selten mit JMP-Nutzern kommuniziere, basieren die folgenden Fragen hauptsächlich auf meinen persönlichen Interessen.
(1)Auf der Folie mit dem Titel „Was wir nicht tun sollten“ heißt es: „ Wir sollten keine Funktionen bereitstellen, die JSL generieren UND ausführen (weder im Produkt noch in der Erweiterung).“ Die aktuelle Assistant-Erweiterung im JMP Marketplace kann jedoch JSL generieren UND ausführen. Ist JMP Assistance hier eine Ausnahme von diesem Grundprinzip? Oder verstehe ich die Bedeutung von „JSL generieren UND ausführen“ falsch?
(2)Auf der Folie mit dem Titel „Leitprinzipien für die KI-Integration“ heißt es: „LLMs intelligent nutzen, um die Suche, den Zugriff und den Abruf von Informationen aus in JMP Live veröffentlichten Ergebnissen zu verbessern.“ Ich kann nicht genau sagen, was diese Funktion ist. Gibt es eine interne Confluence-Seite, auf der diese Funktion erklärt wird?
(3)Mir scheint, dass das Hauptprinzip unserer Muttergesellschaft, des SAS Institute, „KI zuerst“ lautet und dass dieses Prinzip von SAS mit dem von JMP unvereinbar ist. Falls dem so ist, wie lässt sich dieser Widerspruch auflösen? (Früher sagten wir einmal: „SAS ist ein LKW und JMP ein Sportwagen.“)
